Supportare i processi aziendali con gli analytics

Oggi le imprese devono saper adattare le proprie attività alle richieste di un mercato in continua evoluzione. Servono processi agili e la capacità di prendere decisioni non più basate su intuizioni ma su elementi concreti. La risposta a queste esigenze sta tutta nei dati aziendali

È assodato che i dati che possiede un’azienda rappresentano un bene prezioso. Questo perché da tali dati si possono ottenere utili indicazioni per migliorare le attività e i processi aziendali a tutto beneficio del business. Infatti, analizzando in modo adeguato i big data prodotti da sistemi come CRM (Customer Relationship Management) o ERP (Enterprise Resource Planning) le aziende possono ricavare informazioni utilizzabili per perfezionare il marketing, la pubblicità e le promozioni così da aumentare il coinvolgimento dei clienti e i tassi di conversione. Analytics di dati storici e in tempo reale consentono di valutare l’evoluzione delle preferenze dei consumatori o dei buyer aziendali, permettendo di rispondere meglio ai loro desideri e alle loro esigenze. Alla base di questo risultato ci sono processi ottimizzati, produzioni più mirate e costi più contenuti. In sostanza, l’analisi dei big data può davvero fornire un supporto strategico al business. E grazie all’intelligenza artificiale e all’apprendimento automatico si può avere un riscontro in tempi sempre più brevi e con una precisione e un’efficacia sempre maggiori, guadagnando in competitività.

C’è però un problema: i dati devono essere “di qualità”, altrimenti il risultato ottenuto attraverso gli analytics non solo è ben lontano dalle aspettative ma le indicazioni potrebbero anche essere fuorvianti e quindi nocive per il business. Ma cosa significa dati di qualità? Vediamolo assieme.

Cosa sono i big data

I big data sono una combinazione di dati strutturati (transazioni, database fogli di calcolo), semi-strutturati (log di server web, file XML e dati dei sensori IoT) e non strutturati (e-mail, video, file multimediali) che le organizzazioni raccolgono, analizzano ed estraggono per ottenere informazioni e insight. Il termine big data, che è stato coniato nel 2001 dall’analista Douglas Laney di Meta Group, ma è stato reso popolare da Gartner nel 2005 dopo che ha acquisito la stessa Meta Group, e si basava su tre caratteristiche, definite le tre “v”: volume, varietà e velocità. 

Pur non stabilendo una dimensione precisa, quando si parla di big data si intende un gran volume di informazioni dell’ordine dei terabyte o dei petabyte, ma in alcuni casi si arriva sino agli exabyte.

Riguardo la varietà, i big data provengono da molteplici fonti, tra cui i database dei clienti, i documenti, le e-mail, i log del flusso di clic su Internet, le app mobili e i social network. Vanno inclusi anche i dati generati dai dispositivi IT, come i file di log di reti, e i dati dei sensori provenienti da macchine di produzione, apparecchiature industriali e dispositivi dell’Internet of Things (IoT).

Spesso sono inclusi anche set di dati che non possono essere integrati a priori. Per esempio, un progetto di big data analytics potrebbe tentare di prevedere le vendite di un prodotto correlando i dati sulle vendite passate, sui resi, sulle recensioni online e sulle chiamate al servizio clienti.

La terza caratteristica, la velocità con cui i dati sono generati, elaborati e analizzati, è un aspetto che assume sempre più importanza. Sempre più di frequente, i set di big data sono aggiornati in tempo reale o quasi, invece che giornalmente, settimanalmente o mensilmente come accade con i data warehouse tradizionali. E la gestione della velocità diventa sempre più rilevante man mano che l’analisi si estende verso l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale, dove i processi analitici individuano automaticamente gli schemi nei dati e li utilizzano per ottenere degli insight.

Gestire e analizzare i big data

I dati devono essere accurati e affidabili. In pratica, devono essere di qualità, perché dati grezzi raccolti da varie fonti possono causare problemi di coerenza che potrebbero essere difficili da individuare. Si deve evitare che tali problemi si verifichino operando procedure di “pulizia”: dati errati provocano imprecisioni nelle analisi che possono compromettere il valore delle iniziative di business analytics.

Un discorso analogo vale per la variabilità: i big data vanno normalizzati in quanto possono avere molteplici significati o essere formattati in modo diverso in funzione delle fonti da cui sono stati estratti. Tutti questi fattori possono complicare la gestione e l’analisi. Non solo. Avere dati di qualità significa anche assicurarsi di avere a disposizione un numero sufficiente di informazioni per produrre risultati validi. In tal senso, va precisato che non tutti i dati raccolti hanno il medesimo valore per gli analytics. Di conseguenza, bisogna essere certi che tali dati si riferiscano ad aspetti rilevanti per i propri obiettivi prima di utilizzarli. Per “archiviare” i big data si tende a preferire i data lake ai data warehouse. Questi ultimi, infatti, sono solitamente costruiti su database relazionali e contengono solo dati strutturati, mentre i data lake possono supportare vari tipi di dati. Tuttavia, molti ambienti di big data combinano più sistemi all’interno di un’architettura distribuita. Per esempio, un data lake centrale può essere integrato con altre piattaforme, tra cui database relazionali o un data warehouse. 

Va da sé che per l’elaborazione dei big data serve un’adeguata infrastruttura IT. Ottenere questo tipo di capacità di elaborazione on premise limitando i costi solitamente non è semplice. Perciò, la soluzione più frequentemente adottata è di effettuare le elaborazioni nel cloud. Le aziende possono implementare sistemi propri in cloud oppure avvalersi di offerte di big data-as-a-service. In questo modo, si può scalare il numero di server in funzione delle esigenze, usandoli solo per il tempo necessario a completare i progetti di analytics. Si paga unicamente lo storage dei dati e il tempo di calcolo realmente sfruttati. 

I quattro modelli di big data analytics

Esistono quattro tipi principali di big data analytics: descrittivo, diagnostico, prescrittivo e predittivo. Ciascuno dei quali può portare precisi vantaggi nel supporto dei processi aziendali.

  1. Analisi descrittiva È una delle forme più comuni di analisi che le aziende usano per rimanere aggiornate sulle tendenze attuali e sulle proprie prestazioni operative. È una delle prime fasi dell’analisi, con la quale si cerca di rispondere alla domanda “Cosa è successo?”. Dopo aver identificato tendenze e intuizioni con l’analisi descrittiva, è possibile utilizzare gli altri tipi di analisi per approfondire le cause di tali tendenze.
  2. Analisi diagnostica È uno dei tipi più avanzati di big data analytics utilizzabili per indagare su dati e contenuti. Attraverso questo tipo di analisi, si utilizzano le informazioni acquisite per rispondere alla domanda “Perché è successo?”. Esaminando i dati, è possibile comprendere le ragioni di determinati comportamenti ed eventi relativi ad azienda, clienti, dipendenti, prodotti e altro ancora. 
  3. Analisi predittiva Come suggerisce il nome, questo tipo di big data analytics consiste nell’effettuare previsioni sui risultati futuri in base alle intuizioni ricavate dai dati. Per ottenere i migliori risultati, utilizza strumenti e modelli predittivi sofisticati, come l’apprendimento automatico e la modellazione statistica. L’analisi predittiva è oggi uno dei tipi di analisi più utilizzati.  Grazie alle previsioni effettuate con questo tipo di analisi, le aziende possono trovare modi per risparmiare e guadagnare denaro, gestire la logistica e tenere sotto controllo l’inventario. L’utilizzo dell’analisi predittiva nel reparto marketing può aiutare le aziende ad attrarre nuovi clienti e a conservare quelli esistenti. Analizzando i dati dei clienti o le tendenze attuali, le aziende possono anticipare le loro esigenze.
  4. Analisi prescrittiva L’analisi prescrittiva considera i risultati dell’analisi descrittiva e predittiva e individua soluzioni per ottimizzare le pratiche aziendali attraverso diverse simulazioni e tecniche. Utilizza le intuizioni ricavate dai dati per suggerire quale sarebbe il miglior passo successivo per l’azienda. Le aziende raccolgono ogni giorno enormi quantità di dati (da clienti, dipendenti, collaboratori e così via). Tuttavia, questi dati non valgono nulla se non si sa come estrarre informazioni da essi. Le organizzazioni più grandi utilizzano i big data analytics per supportare i processi aziendali e far crescere le propria attività. Un buon motivo per seguire l’esempio e diventare un’impresa data-driven.

LEGGI ANCHE: Erp e Crm aprono la strada al business data-driven

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